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自然语言PDF编辑工具

nano-pdf
opensquilla/opensquilla
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nano-pdf是一个强大的命令行工具，用于编辑PDF文档。它允许用户通过输入自然语言指令（例如：“将标题改为X，并修复Y”）来修改PDF的特定页面内容。这极大地简化了复杂的PDF内容修改流程，实现了自动化文档处理。
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NotebookLM命令行与API专家指南

nlm-skill
jacob-bd/notebooklm-mcp-cli
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本技能提供了一份关于程序化集成NotebookLM的专家指南，涵盖了`nlm`命令行接口（CLI）和MCP工具的使用。它指导用户如何自动化工作流程、管理笔记本、添加各种来源（如URL、视频、文档），并生成报告、测验、思维导图、视频等多种复杂内容。适用于需要深度研究和流程自动化的开发场景。
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学术论文撰写与排版助理

paper-pdf
opensquilla/opensquilla
458
这是一个元技能，用于管理整个学术论文撰写工作流。它可以从提取主题、确定篇幅到草稿撰写、引用管理和最终的LaTeX/PDF编译等多个步骤。支持快速的草稿模式（COMPACT_SKELETON）和完整的出版级手稿（FULL_MANUSCRIPT），适用于需要结构化帮助撰写研究论文或学术手稿的用户。
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学术论文偏好规划器

paper-preference-planner
opensquilla/opensquilla
163
该工具用于学术或技术文档的预撰写规划。它能分析用户的原始需求，提取并结构化各项详细偏好，如目标读者、引用格式、深度和强调主题。在进行任何内容生成之前，确定最佳生成模式（直接生成或偏好驱动），确保所有学术要求得到系统性的满足。
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生成结构化学术论文章节

paper-section-author
opensquilla/opensquilla
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根据既定的写作计划、论文大纲和引用规划，生成专业、完整的学术论文章节（如引言、方法、结果等）的LaTeX片段。它能确保章节内容结构严谨、叙事连贯，并严格遵守字数和引用规范，实现高水平的学术文档撰写。
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JSON结构化文档生成器

paperjsx
ComposioHQ/awesome-codex-skills
415
用于自动化生成一系列专业文档，包括PPTX演示文稿、DOCX报告、XLSX电子表格和PDF文件。用户只需提供结构化的JSON数据规范，即可生成可直接使用的文件，适用于报告、发票和演示文稿的批量化、自动化内容生成。
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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
496
本工具包提供确定性的程序化PDF操作能力。功能包括从PDF中提取结构化的文本和表格，合并多个PDF文件，按页范围拆分文档，使用JSON数据填写表单字段，以及利用ReportLab从零生成新的PDF文件。适用于需要精确、字节级控制的自动化工作流。
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自动化PR代码审查与CI修复

pr-review-ci-fix
ComposioHQ/awesome-codex-skills
89
利用Composio CLI自动化GitHub和GitLab的PR审查和CI修复流程。它能自动获取代码差异、分析失败的CI日志，并在PR中发布结构化的内联评论，并循环执行修复、推送和重新运行检查，直到代码通过所有测试，极大地提高了代码质量和开发效率。
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Sentry错误诊断与问题分类

sentry-triage
ComposioHQ/awesome-codex-skills
465
该工具用于自动化诊断Sentry捕获的生产环境错误。通过Composio CLI，它能自动拉取完整的Issue详情、堆栈跟踪、事件和怀疑的提交代码。它能将堆栈帧映射到本地源代码，帮助开发者无需手动复制粘贴即可快速定位问题、提出修复方案，并对问题进行分类。
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技能元计划校验工具

skill-creator-linter
opensquilla/opensquilla
251
该工具用于在技能元文件注册前，对候选技能进行全面的结构和逻辑校验。它执行G1结构规则检查（解析、引用、模板变量）和G2调度器干运行，确保工作流的确定性、引用正确性以及模板变量的正确解析，最终输出详细的JSON诊断报告。
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技能提案管理系统

skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
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这是一个内部工具，用于管理技能（meta-skill）的完整提案生命周期。它支持原子性写入新技能提案、列出提案状态，并在通过严格的门限测试（如 lint、烟雾测试和端到端测试）后，正式将提案启用为可用的技能。
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元技能烟雾测试代理

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具，用于元技能创建流程。它通过模拟正向（G3）和负向（G4）烟雾测试，对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数，并返回JSON格式的结果，确保技能的有效性。
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